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  • 为了满足多数据流处理的实时性需求,提出一种跨PCIE总线的四层滑动窗口模型和基于图形处理器的多数据流并行处理框架模型,在此框架模型下可以并行维护数量巨大的滑动实时多数据流统计信息,同时采用精确方法并行计算多...
  • 提出一种跨PCIE总线的四层滑动窗口模型和基于图形处理器的多数据流并行处理框架模型,在此框架模型下可以并行维护数量巨大的滑动实时多数据流统计信息,同时采用精确方法并行计算多数据流间任意两条的相关系数。...
  • 为了提高预测并行软件性能的准确性和并行软件的开发效率,提出了一种基于单程序多数据流(SPMD)并行应用软件模块化技术的性能分析预测和并行软件辅助开发方法。通过量化计算开销、通信开销、通信与计算的耦合系数,...
  • Data level parallelism(DLP)数据级并行:SIMD(Single Instruction Multiple Data),单指令多数据流,采用一个控制器来控制多个处理器,对一组数据(又称“数据向量”)中的每一个分别执行相同的操作从而实现...

    参考:https://software.intel.com/zh-cn/blogs/2011/12/02/400009299

    参考:https://www.zhihu.com/question/21823699

    参考:http://blog.csdn.net/hellochenlu/article/details/52370757

    参考:https://baike.baidu.com/item/SIMD/3412835

    参考:http://blog.csdn.net/xqch1983/article/details/8309683

    参考:http://blog.csdn.net/augusdi/article/details/8806214

    参考:http://blog.csdn.net/fengbingchun/article/details/20228667

    参考:https://en.wikipedia.org/wiki/Task_parallelism

    参考:https://zh.wikipedia.org/wiki/OpenMP

    参考:https://en.wikipedia.org/wiki/Message_Passing_Interface

    参考:http://www.ssc.net.cn/files/MPI%E7%BC%96%E7%A8%8B%E5%88%9D%E6%AD%A5.pdf

    参考:http://blog.csdn.net/u012337841/article/details/16358547


     (Owed by: 春夜喜雨 http://blog.csdn.net/chunyexiyu)

    Datalevel parallelism(DLP)数据级并行:SIMDSingle Instruction Multiple Data),单指令多数据流,采用一个控制器来控制多个处理器,对一组数据(又称“数据向量”)中的每一个分别执行相同的操作从而实现空间上的并行性的技术。

    INTEL处理器支持的SIMD技术包括MMX/SSE/AVX.

    MMX提供了8个64bit的寄存器进行SIMD操作;

    SSE系列提供了8个128bit的寄存器进行SIMD指令操作;

    而最新的AVX指令则支持256bit的SIMD操作;

    目前SIMD指令可以有四种方法进行使用分别是汇编语言,C++类,编译器Intrisincs和自动矢量化。

    Tasklevel parallelism(TLP)任务级并行:聚焦于在不同的处理器上同时分配进程或线程执行的任务。典型的应用是Pipeline(流水线),把任务拆分成独立的模块分别执行。

    Pipeline在计算上包括:Instructionpipelines / Graphics pipelines / Software pipelines / Http pipelines

    Instructionlevel parallelism(ILP)指令级并行:是指处理器能同时处理多条指令。有两种并行的方法,一种是硬件级,一种是软件级。

     

    使用OpenMP可以实现任务并行和数据并行;使用MPI也可以实现任务的并行,通过启动多进程执行任务的并行通信。

    使用OpenCL可以实现数据级并行,它会把GPU使用起来,用于更大规模的计算并行(OpenCL把CPU,GPU都当成计算单元,可以有更多的处理单元,成本相对也高一些---例如加载数据到显存。)

     

    下面是并行的一些样例代码:

    1.      MMX:

    void addMMX(float* a, float* b, float* c, int nSize) {

        __m64* pA = (__m64*)a;

        __m64* pB = (__m64*)b;

        __m64* pR = (__m64*)r;

        for (int i = 0; i < nSize /2; i++) {

            pR[i] = _mm_add_pi32(pA[i], pB[i]);;

        }

    }

     

    2.      SSE:

    void mutiSSE(double* a, double* b, double* r, int nSize) {

        __m128d* pA = (__m128d*)a;

        __m128d* pB = (__m128d*)b;

        __m128d* pR = (__m128d*)r;

        for (int i = 0; i < nSize / 2; i++) {

            pR[i] = _mm_mul_pd(pA[i], pB[i]);

    }

    }

     

    3.      AVX:

    void mutiAVX(double* a, double* b, double* r, int nSize) {

        __m256d* pA = (__m256d*)a;

        __m256d* pB = (__m256d*)b;

        __m256d* pR = (__m256d*)r;

        for (int i = 0; i < nSize / 4; i++) {

            pR[i] = _mm256_mul_pd(pA[i], pB[i]);

    }

    }

     

     

    4.      OpenMP: 需要打开编译选项/openmp

    void mutiOMP(double* a, double* b, double* r, int nSize) {

        #pragma omp parallel for

        for (int i = 0; i < nSize; i++) {

            r = a[i] * b[i];

        }

    }

     

    5.      MPI: Windows下需要下载MPI的SDK和运行库(可以下载MircosoftMPI)

    int main(int argc, char **argv)

    {

        char buf[256];

        int nRank, nProcNum;

     

        /* Initialize the infrastructure necessary for communication */

        MPI_Init(&argc, &argv);

        /* Identify this process */

        MPI_Comm_rank(MPI_COMM_WORLD, &nRank);

        /* Find out how many total processes are active */

        MPI_Comm_size(MPI_COMM_WORLD, &nProcNum);

     

        /* Until this point, all programs have been doing exactly the same.

        Here, we check the rank to distinguish the roles of the programs */

        if (nRank == 0) {

            int nOtherProc;

            printf("We have %i processes.\n", nProcNum);

            /* Receive messages from all other process */

            for (nOtherProc = 1; nOtherProc < nProcNum; nOtherProc++)

            {

                MPI_Recv(buf, sizeof(buf), MPI_CHAR, nOtherProc,

                    0, MPI_COMM_WORLD, MPI_STATUS_IGNORE);

                printf("%s\n", buf);

            }

        }

        else {

            /* Send message to process #0 */

            sprintf(buf, "Process %i reporting for duty.", nRank);

            MPI_Send(buf, sizeof(buf), MPI_CHAR, 0,

                0, MPI_COMM_WORLD);

        }

     

        /* Tear down the communication infrastructure */

        MPI_Finalize();

        return 0;

    }

     

    运行的时候:

    mpiexec.exe -n 5 demo.exe

    We have 5 processes.

    Process 1 reporting for duty.

    Process 2 reporting for duty.

    Process 3 reporting for duty.

    Process 4 reporting for duty.


    (Owed by: 春夜喜雨 http://blog.csdn.net/chunyexiyu)

     


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  • 单指令流、多数据流(SIMD) 多指令流、单数据流(MISD)基本不使用这种类型 多指令流、多数据流(MIMD) SIMD相比于MIMD的优势 由于数据操作是并行的,所以程序员可以采用顺序思维方式但却能获得并行加速比 SIMD的...

    参考书:《计算机体系结构量化研究方法》 作者:John L. Hennessy

    一、 引言

    指令流与数据流的并行分类

    • 单指令流、单数据流(SISD)
    • 单指令流、多数据流(SIMD)
    • 多指令流、单数据流(MISD)基本不使用这种类型
    • 多指令流、多数据流(MIMD)

    SIMD相比于MIMD的优势
    由于数据操作是并行的,所以程序员可以采用顺序思维方式但却能获得并行加速比

    SIMD的三种变体

    • 向量体系结构
    • 多媒体SIMD指令集扩展
    • 图形处理单元(GPU)

    二、 向量体系结构

    本质:以流水线形式来执行多数据操作

    2.1 VMIPS指令集体系结构

    基于MIPS指令集,我们看一个向量处理器,VMIPS;它的标量部分为MIPS,它的向量部分是MIPS的逻辑向量扩展。主要组件如下:
    在这里插入图片描述
    示例:实现DAXPY(double precision ax plus y,ax+y)
    MIPS代码如下,

    		L.D			FO,a
    		DADDIU		R4,Rx,#512			;载入最后地址
    LOOP:	L.D			F2,0(Rx)			;载入x[i]
    		MUL.D		F2,F2,F0
    		L.D			F4,0(Ry)			
    		ADD.D		F4,F4,F2
    		S.D			F4,9(Ry)
    		DADDIU`		Rx,Rx,#8			;递增X
    		DADDIU		Ry,Ry,#8
    		DSUBU		R20,R4,Rx			;计算范围
    		BNEZ		R20,LOOP			;检查是否完成
    

    DAXPY的VMIPS代码:

    	L.D			F0,a
    	LV			V1,Rx
    	MULVS.D		V2,V1,F0
    	LV			V3,Ry
    	ADDVV.D		V4,V2,V2
    	SV			V4,Ry
    

    向量处理器最大的好处就是大幅度缩短了动态指令带宽,仅执行6条指令,而MIPS几乎要执行600条。这一缩减是因为向量运算是对64个元素执行的,在MIPS中差不多占据一般循环的开销指令在VMIPS中是不存在的。如果循环的迭代之间没有相关性(循环间相关),那么这些循环就可以向量化。

    2.2 向量执行时间

    几个基础概念

    • 护航指令组:其中指令不能包含任何结构性冒险的一组向量指令
    • 钟鸣:用于估计护航指令组执行时间的度量单位,执行m个护航指令组构成的向量序列需要m次钟鸣
    • 链接:将不存在结构性冒险的数据链接(转发)在一起

    影响执行时间的因素

    • 操作数向量的长度
    • 操作之间的结构性冒险
    • 数据相关

    向量执行时间开销源

    • 发射限制
    • 向量启动时间

    2.3 多车道

    向量指令集的优点与特性

    • 允许软件使用一条很短的指令就能向硬件传送大量并行任

    • 所有向量算数指令只允许一条指令的向量寄存器N与其他向量寄存器的元素N进行运算

    因此采用多车道来提高向量单元的峰值吞吐量。结构如图:
    在这里插入图片描述
    从单车道变为了四车道后,就会将1次钟鸣的时钟周期数由64变为了16个。由于多车道非常有利,所以应用程序和体系结构都必须支持长向量;否则,它们的快速执行速度会耗尽指令带宽。
    需要注意的是四条车道彼此之间并不联系,这样避免通信就减少了构建高并行执行单元所需要的连接成本与寄存器端口。

    2.4 向量长度寄存器:处理不等于64的循环

    实际上,特定向量运算的长度在编译时通常是未知的。如下代码:
    for (i=0;i<n;i++)
    y[i] = a * x[i] + y[i];
    所有的向量长度都取决于n,而它的取值在执行前不可能知道。
    解决方案:向量长度寄存器(VLR)
    但VLR中的不能超过最大向量长度(MLR),但是一不小心大于MLR怎么办,毕竟长度都是未知的。所以就需要采用条带挖掘的技术
    条带挖掘:生成一些代码,使每个向量运算都是针对小于或等于MVL的大小来完成的。一般条带挖掘采用两个循环:

    • 循环处理迭代数为MVL倍数的情况
    • 处理所有其他迭代及小于MVL的情况

    如下是C语言中DAXPY条带挖掘的版=本:

    low = 0;
    VL = (n % MVL);  //使用求模运算找出不规则大小部分
    for (j=0;j<=(n/MVL);j++) {
    	for (i=low;i<(low+VL);i++)   	//执行长度为VL
    		y[i] = a * x[i] + y[i];
    	low = low + VL;
    	VL = MUL;		//将长度复位为最大向量长度
    }
    

    主要思想是执行(n/MVL+1)次循环,在循环的第一次执行长向量的非规则部分。

    2.5 向量遮罩寄存器:处理向量循环中的if语句

    对于中低向量化级别的程序,加速比是非常有限的。导致循环向量化程度较低的两个主要原因:

    • 循环内部存在条件(if语句)
    • 稀疏矩阵的存在

    因此引入遮罩寄存器。遮罩寄存器可以用来实现一条向量指令中每个元素的条件执行。在启用向量遮罩寄存器时,任何向量指令都只会针对符合特定条件的向量元素来执行,即这些元素在向量遮罩寄存器中的相应项目为1.如:
    SNEVS.D V1,F0 ;只有V1向量不为F0,才继续执行后续指令
    SUBVV.D V1,F1,V2 ;在向量遮罩下执行减法
    遮罩寄存器的开销

    • 条件执行的指令在不满足条件时也需要执行时间

    三、 图形处理器

    GPU的祖先是图形加速器,极强的图形处理能力是GPU得以存在的原因。

    GPU几乎拥有所有可以由编程环境捕获的并行类型:多线程、MIMD、SIMD、指令集并行
    NVIDIA开发了一种与C类似的语言和编程环境,通过客服异质计算及多种并行带来的双重挑战来提高GPU程序员的生产效率。这一效率的名称为CUDA:compute unified device architecture,计算统一设备体系。所有这些并行形式的统一主题就是CUDA线程。
    以最低级别的并行作为编程原型,编译器和硬件可以将数以千计的CUDA线程聚合在一起,利用GPU中的各种并行类型:多线程,MIMD、SIMD、指令级并行。因此NVIDIA将CUDA编程定义为:单指令多线程(SIMT)。这些线程进行了分块,在执行时以32个线程为1组,称为线程块,我们马上就会明白其原因。我们将执行整个线程块的硬件称为多线程SIMD处理器。
    我们只需要几个细节就能给出CUDA编程的示例。
    为了区分GPU(设备)的功能与系统处理器(主机)的功能,CUDA使用__device__或__global__表示前者,使用__host__表示后者。
    被声明为__device__或__global__functions的CUDA变量被分配给GPU存储器,可以供所有多线程SIMD处理器访问。
    对于在GPU上运行的函数name进行扩展函数调用的语法为:

    name<<<dimGrid,dimBlock>>>(…parameter list…)
    

    其中dimGrid和dimBlock规定了代码的大小(用块表示)和块的大小(用线程表示)
    除了块识别符(blockIdx)和每个线程识别符(threadIdx)之外,CUDA还为每个块的线程数提供了一个关键字(blockDim),它来自上一个细节中提到的dimBlock参数。一下是DAXPY的cuda代码:

    //调用DAXPY,每个线程块中有256个线程
    __host__
    int nblocks = (n+255)/256;
    	daxpy<<<nblocks,256>>>(n,2.0,x,y);
    //CUDA中的DAXPY
    __device__
    void daxpy(int n,double a,double *x, double *y)
    {
    	int i = blockIdx.x * blockDim.x +threadIdx.x;
    	if (i<n) y[i] = a*x[i] + y[i];
    }
    

    如何理解tid为blockIdx.x * blockDim.x +threadIdx.x呢?
    首先要了解网格与线程的关系,如下:
    在这里插入图片描述

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  • 并行硬件 SIMD系统 在并行计算中,Flynn分类法经常用来对计算机体系结构进行分类。按照它能够同时管理指令流的数目和数据流的数目对系统分类。因此典型的冯·诺依曼系统是单...单指令多数据流(Single Instruction ...

    并行硬件


    SIMD系统

    在并行计算中,Flynn分类法经常用来对计算机体系结构进行分类。按照它能够同时管理指令流的数目和数据流的数目对系统分类。因此典型的冯·诺依曼系统是单指令单数据流(Single Instruction Stream Single Data Stream,SISD)系统,因此它一次只能执行一条指令,一次存取一个数据项。

    单指令多数据流(Single Instruction Multiple Data SIMD) 系统是并行系统,SIMD系统通过对多个数据执行相同的指令从而实现在多个数据流上的操作,所以一个SIMD系统可以认为有一个控制单元和多个ALU,一条控制指令广播到多个ALU,每个ALU或者在当前数据上执行指令或者处于空闲的状态。

    假设

    for(i = 0;i < n; i++){
        x[i] += y[i]
    }
    

    假如SIMD系统中有n个ALU,我们能够将x[i]和y[i]加载到第i个ALU中,然后让第i个ALU将x[i]和y[i]相加,结果储存在x[i]中。

    在经典的SIMD系统中,ALU必须同步操作,即在下一条指令开始执行之前,每个ALU必须等待广播,此外ALU没有指令存储器,所以ALU不能通过存储指令来延迟执行指令。

    SIMD系统适合对处理大型数组的简单循环实行并行化,通过将数据分配给多个处理器,然后让多个处理器使用相同的指令来操作数据子集实现并行化。称为数据并行化

    和SIMD系统相关的发展是:向量处理器,图形处理单元(Graphics Processing Unit, GPU)等。

    向量处理器

    重要的特点就是对数组或数据向量进行操作,典型的特征:

    • 向量寄存器:能够存储多个操作数组成的向量,并且能够对其内容进行操作的寄存器。向量的长度有系统决定,从4到128个64位元素不等。

    • 向量化和流水化的功能单元:对向量中的每个元素需要做相同的操作,向量操作是SIMD的。

    • 向量指令:如果向量的长度是vector_length, 这些指令的功能相当于一个简单的循环语句

      for(i = 0; i < n; i++) {
          x[i] += y[i]
      }
      

      只需要一次加载、一次加法、一次存储就完成了所有的操作

    • 交叉存储器:在内存系统中由多个内存“体”组成,每个核可以独立访问,访问完一个内存体之后,再次访问需要一定时间延迟。如果能够访问另外一个内存体,就可以很快访问。所以如果向量中的每个元素分布在不同的内存体中,那么装入和存储就会快很多。

    • 步长式存储器访问和硬件散射/聚集:在步长式存储器访问中,程序能够访问向量中固定间隔的元素。散射/聚集则是对间隔无规律的数据进行读(聚集)写(散射)。

    向量系统有很高的内存宽带,每个加载的数据都会使用,不像基于Cache的系统不能完全利用高速缓存行的每个元素,但是它不能处理不规则的数据结构和其他并行结构。

    图形处理单元(GPU)

    实时图形应用编程接口使用点、线、三角形来表示物体的表面。它们使用图形处理水流线(graphics processing pipeline)将物体的表面的内部表示转换为一个像素的数组。可编程阶段的行为可以通过着色函数(shader function)来说明。典型的着色函数一般比较短,通过几行代码就可以实现了,它们能够应用到图形流中的多种元素,所以着色函数一般都是隐式并行的。GPU可以通过使用SIMD并行来优化性能。现在所有的GPU都使用SIMD并行,这是通过在每个GPU处理核引入大量的ALU来获取的。

    GPU的缺点是需要处理大量的线程来位置ALU忙碌,在小问题的出来上性能相对较差。

    MIMD系统

    **多指令多数据流(Multiple Instruction Multiple Data ,MIMD)**系统支持同时多个指令流在多个数据流上操作,因此MIMD系统通常包括一组完全独立的处理单元或者核,每个处理单元或者核都有自己的控制单元和ALU。和SIMD不同,MIMD通常是异步的。即每个处理器能够按照自己的节奏运行,在很多MIMD系统中,没有全局时钟,两个不同的处理器上的系统时间之间没有联系的。

    MIMD系统有两种主要类型

    • 共享内存系统:自治的处理器通过互联网与内存系统连接,每个处理器能够访问内阁内存区域。
    • 分布式内存系统:每个处理有自己私有的内存空间,处理器-内存对之间通过互联网相互通信。
      在这里插入图片描述

    一个共享内存系统
    在这里插入图片描述

    一个分布式内存系统

    共享内存系统

    最广泛使用的共享内存系统使用一个或者多个核处理器。

    每个核访问内存中任何一个区域的时间都相同,称为一致内存访问(Uniform Memory Access,UMA),比较容易编程。
    在这里插入图片描述

    一个UMA多核系统

    访问与该核直连接的那块内存域比访问其他内存区域快很多,因为访问其他内存区域需要通过另一块芯片,称为非一致内存访问(Nonuniform Memory Access,NUMA)
    在这里插入图片描述

    一个NUMA多核系统

    分布式内存系统

    最广泛使用的分布式内存系统就是集群(clusters)。

    网络提供了一中基础架构,使地理上分布的计算机大型网络转换成一个分布式内存系统。通常,这样的系统是异构的,即每个结点都是由不同的硬件构造的。

    互连网络

    互连网络(interconnection network)在分布式内存系统和共享内存系统中都扮演一个决定性的角色。

    共享内存互连网络

    在共享内存系统中,最常用的两种互连网络是总线(bus)和交叉开关矩阵(crossbar)。

    总线是由一组并行通信和控制对总线访问的硬件组成的。总线的核心特征是连接到总线上的设备共享通信线。总线具有低成本和灵活的优点,但是设备增大,性能会减低。

    交换互连网络使用交换器(switch)来控制相互连接设备之间的数据传输。
    在这里插入图片描述

    这是一个交叉开关矩阵,线表示双向通信链路,方块表示核或者内存模块,圆圈表示交换器。
    在这里插入图片描述

    交换器的不同状态。
    在这里插入图片描述

    多个处理器同时访问内存

    分布式内存互连网络

    通常分为两种:

    • 直接互连
    • 间接互连

    直接互连

    每个交换器与一个处理器-内存对直接相连,交换器之间也相互连接。
    在这里插入图片描述

    一个环
    在这里插入图片描述

    一个二维环面网格

    衡量“同时通信的链路数目”或者“连接性”的一个表示是等分宽度(bisection width)。为了理解这个标准,想象并行系统分为两个部分,每个部分都有一半的处理器或者节点。在这两个部分能同时发生的通信。

    等分宽度是基于最坏情况下估计的。

    链路的宽度(bandwidth)是指它的传输数据的速度,通常用兆位每秒或者兆字节每秒来表示。等分宽度(bisection bandwidth)通常用来衡量网络的指令。

    最理想的直连互连网络是全连接网络,即每个交换器与每一个其他的交换器直接连接。
    在这里插入图片描述

    一个全互连网络

    它的等分宽度是p24\frac{p^2}{4}。但是为节点数目较多的系统构建这样的互连网络是不切实际的,因为它需要总共p22+p2\frac{p^2}{2}+\frac{p}{2}条链路。

    超立方体一种已经用于实际系统中的高度互连的直接互连的网络。超立方体是递归构造的。
    在这里插入图片描述

    (a)一维 (b)二维 (c)三维

    这样的超立方体的等分宽度是p2\frac{p}{2}

    间接互连

    为直接互连提供了一个替代的选择。在间接互连网络中,交换器不一定与处理器直接相连。
    在这里插入图片描述

    一个通用的间接网络
    在这里插入图片描述

    一个用于分布式内存的交叉开关矩阵互连网络

    交叉开关矩阵和omega网络是间接网络中相对简单的例子。

    在omega网络的交换器中有一个2×22\times 2的交叉开关矩阵
    在这里插入图片描述

    与交叉开关矩阵不同的是,有一些通信无法同时进行。
    在这里插入图片描述

    一个omega网络

    延迟和宽带

    延迟:从发送源开始传送数据到目的地开始接受数据之前的时间。

    带宽:目的地在开始接受数据后接受数据的速度。

    Cache一致性

    在这里插入图片描述

    两个核和两个Cache的共享内存系统

    在多核系统中,每个核的Cache存储相同变量的副本。当一个吹起更新Cache中的该变量副本时,其他处理器应该知道该变量已更新,即其他处理器中Cache的副本也应该更新,这称为Cache一致性问题

    有两种主要的方法来保证Cache的一致性:监听Cache一致性协议和基于目录Cache一致性协议。

    监听Cache一致性协议

    监听协议的想法来自于基于总线的系统:当多个核共享总线时,总线上传递的信号都能被连接到总线的所有核看到。当核0更新它的Cache中的副本,如果它也这个更新信息在总线上广播,假设核1正在监听总线,那么就会知道已经更新了,并将自己的Cache中的变量副本标记为非法的。这就是Cache一致性协议大致的工作原理。

    考虑

    1. 互联网不一定必须是总线,只要能够支持从每个处理器广播到其他处理器
    2. 监听协议能够在写直达和写回Cache上都能工作

    基于目录的Cache一致性协议

    通过使用一个叫做**目录(directory)**的数据结构来解决上面的问题。目录存储每个内存行的状态。一般地,这个数据结构是分布式的。当一个高速缓存行被读入时,与这个高速缓存行相对应的目录项就会更新,表示核0有这个行的副本,当一个变量需要更新时,就会查询目录,并将所有包含该变量高速缓存行置为非法。

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  • 许多应用中会连续不断产生大量随时间演变的序列型数据,构成时间序列...基于该概要结构,快速计算数据流与聚类中心之间的近似距离,实现了一种适合并行多数据流的K-means聚类方法.所进行的实验验证了该聚类方法的有效性.
  • 分布式并行计算模型

    2021-01-20 19:01:11
    1.并行计算模型 主要考虑多指令流多数据流(MIMD)

    1.并行计算模型
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    主要考虑多指令流多数据流(MIMD)
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  • 文章目录Pre什么是并行流Demo Pre 我们已经看到了新的 Stream 接口可以以声明性方式处理数据集,无需显式实现优化来为数据集的处理加速。到目前为止,最重要的好处是可以对这些集合执行操作流水线,能够自动利用...
  • 越来越的实时应用程序需要处理高密度流数据上的动态连续查询。 传统的数据和查询索引方法通常不会在维护或空间上花费过多的成本。 针对这些问题,本研究首先提出了一种通过将自适应单元和KDB树融合的新索引结构,...
  • 并行计算

    千次阅读 2013-02-24 15:03:40
    大型并行机系统一般可分为6类机器:单指令多数据流SIMD(single instruction multiple data);并行向量处理机PVP(parallel vector processor);对称多处理机SMP(symmetric multiprocessor);大规模并行处理机...
  • 并行计算的概念

    2012-05-16 11:12:11
    并行计算是相对于串行计算来说的,... 空间上的并行导致了两类并行机的产生,按照Flynn的说法分为:单指令流多数据流(SIMD)和多指令流多数据流(MIMD)。我们常用的串行机也叫做单指令流单数据流(SISD)。 MIM
  • 并行计算分布式计算网格高性能计算机资料收集    并行计算是相对于串行计算来说的,所谓...空间上的并行导致了两类并行机的产生,按照Flynn的说法分为:单指令流多数据流(SIMD)和多指令流多数据流(MIMD)。我
  • 并行计算有哪些实现方式

    千次阅读 2020-05-20 13:24:16
    SIMD,单指令多数据流,是指用一条指令执行多个计算,比如图像像素一般是BYTE占8位,而计算机中总线是64位,所以理论上可以同时进行8个像素的运算。 并行计算有哪些实现方式? 单指令多数据流SIMD、
  • 分布式并行计算框架MapReduce

    千次阅读 2019-11-13 17:12:01
    什么是计算框架? 是指实现某项任务或某项工作从开始到结束的计算过程或的结构。 什么是并行计算框架? 是指为更快的计算某项任务或某项工作,将计算程序分发...横向扩展移动程序到数据数据副本分布式存储...
  • 用birt遇到一个大报表,涉及四张数据库表(一个交易水表和三个维表,维表通过主键和水表关联,水表比较大数据量超过35G),数据量1亿条/40G,带有若干过滤条件,在oracle里跑,查询300秒,报表展现超过400秒...
  • 前言 关于并行计算可以参考: ...另外关于并行计算的常见方法总结可以参考: ...常用方法 并行计算的优化可以从CPU 和 GPU 两个途径进行。...在CPU 上根据指令流和数据流可以分为SIMD(单指令多数据) 和 MIMD (多指...
  • 并行计算实现方式

    2020-05-20 13:46:07
    单指令流多数据流是一种采用一个控制器来控制多个处理器,同时对一组数据(又称“数据矢量”)中的每一个分别执行相同的操作从而实现空间上的并行性的技术。 对称多处理机SMP SMP(Symmetric multiprocessing,对称...
  • 空间上的并行导致了两类并行机的产生,按照Flynn的说法分为:单指令流多数据流(SIMD)和多指令流多数据流(MIMD)。我们常用的串行机也叫做单指令流单数据流(SISD)。MIMD类的机器又可分为以下常见的五类:并行...
  • 空间上的并行导致两类并行机的产生,按照麦克·弗莱因(Michael Flynn)的说法分为单指令流多数据流(SIMD)和多指令流多数据流(MIMD),而常用的串行机也称为单指令流单数据流(SISD)。MIMD类的机器又可分为常
  • RaftLib:用于启用流和数据流并行计算的 C++ 库 STAPL:C++ 中的标准模板自适应并行编程库 STLab:用于实现具有最小争用的多核算法的高级构造 Transwarp:用于任务并发的仅标头 C++ 库 工作流程:C++ 并行计算
  • 分布式并行计算框架MapReduce 是指实现某项任务或某项工作从开始到结束的计算过程或的结构。 分布式并行计算框架 一个大的任务被拆分成个小任务,每个小任务同时执行。按照执行流程进行计算。 大数据为什快 ...
  • Tensorflow 是一个为数值计算(最常见的是训练神经网络)设计的流行开源库。在这个框架中,计算流程通过...TensorFlow 允许个 worker 并行计算,这对必须通过处理的大量训练数据训练的神经网络是有益的。此外,如...
  • 是分布式计算数据存储管理的基础,是基于流数据模式访问和处理超大文件的需求而开发的,可以运行于廉价的商用服务器上 pc server。 具有以下的功能:(1)高容错性 :自动保存个副本来增加容错性 ,如果某一个...
  • 分布式并行计算框架MapReduce 是指实现某项任务或某项工作从开始到结束的计算过程或的结构。 游戏中,目标是计算每组纸条中每个图形的总个数。一共八个步骤,每个步骤都是计算的一部分,是框架的一部分。 ...
  • 随着基于网格的计算数据处理日益复杂,很多计算一般PC系统无法满足要求,需要超级计算环境。因为不断追求更高的计算精度和日益复杂的对象而扩大计算规模,传统的串行处理方式难以满足这些要求。因此,现代高性能...

空空如也

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多数据流并行计算